JP5193686B2 - チャンバの内部状況推定方法及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
る。各パーティクル除去モードに対応した特性値には該当するモードの特徴が顕著に表れるので、チャンバの内部状況の推定は各モードの特徴が顕著に表れる特性値を用いて行われることになる。これにより、内部状況の推定から各モードで除去されたパーティクルの数の重畳の影響を低減できることができ、もって、チャンバの内部から排出されるパーティクルの数を用いてチャンバの内部状況を正確に推定することができる。
N = Σ Ki×1/αi×βi×Pi
Nはウエハ上パーティクルの数、Kは調整係数、αはS/N比、βは感度、Pは新たな時系列データにおける特性値である。
まず、基板処理装置10において複数回のプラズマ処理を実行した後、NPPCシーケンスを実行し、ISPM15が排気管14内を流れる排出パーティクルの数をカウントした。
実施例と同様に、基板処理装置10において複数回のプラズマ処理を実行した後、NPPCシーケンスを実行し、ISPM15が排気管14内を流れる排出パーティクルの数をカウントした。
11 チャンバ
12 載置台
14 排気管
15 ISPM
Claims (9)
- 基板を収容して該基板に所定の処理を施すチャンバであって、複数のパーティクル除去モードからなるパーティクル除去シーケンスが適用されるチャンバの内部状況を推定するチャンバの内部状況推定方法であって、
前記チャンバの内部から排出されるパーティクルの数の時系列データから各前記パーティクル除去モードに対応した特性値を抽出し、且つ該抽出された特性値と前記チャンバの内部状況の関係を算出する関係算出ステップと、
前記算出された関係及び新たなパーティクルの数の時系列データにおける前記特性値に基づいて前記チャンバの内部状況を推定する内部状況推定ステップとを有し、
前記チャンバの内部状況は前記基板の表面に付着したパーティクルの数であり、
前記複数のパーティクル除去モードはガス衝撃力を利用するモード、ガス粘性力を利用するモード、静電気力を利用するモードを含み、
前記特性値は、所定の閾値を前記時系列データが越えた回数、前記時系列データが前記所定の閾値を最初に越えた時間、前記時系列データが前記所定の閾値を最後に下回った時間、及び前記時系列データが前記所定の閾値を越えていた積算時間であることを特徴とするチャンバの内部状況推定方法。 - 前記所定の閾値が複数設定されることを特徴とする請求項1記載のチャンバの内部状況推定方法。
- 前記関係算出ステップでは、各前記特性値と前記チャンバの内部状況の関係におけるばらつきを算出し、前記内部状況推定ステップでは、前記算出されたばらつきが大きいほど、前記関係及び前記新たなパーティクルの数の時系列データにおける前記特性値に基づいて推定された前記チャンバの内部状況を低く評価することを特徴とする請求項1又は2記載のチャンバの内部状況推定方法。
- 基板を収容して該基板に所定の処理を施すチャンバであって、複数のパーティクル除去モードからなるパーティクル除去シーケンスが適用されるチャンバの内部状況を推定するチャンバの内部状況推定方法であって、
前記チャンバの内部から排出されるパーティクルの数の時系列データから各前記パーティクル除去モードに対応した特性値を抽出し、さらに、複数の前記チャンバの内部状況に関して前記チャンバの内部状況毎に予め前記特性値の群を作成する特性値群作成ステップと、
前記作成された前記特性値の群及び新たなパーティクルの数の時系列データにおける前記特性値の整合度に基づいてチャンバの内部状況を推定する内部状況推定ステップとを有し、
前記複数の前記チャンバの内部状況は、正常な状況、突発的に前記パーティクルが発生した状況、及び前記チャンバのメンテナンスが必要な状況であり、
前記複数のパーティクル除去モードはガス衝撃力を利用するモード、ガス粘性力を利用するモード、静電気力を利用するモードを含み、
前記特性値は、所定の閾値を前記時系列データが越えた回数、前記時系列データが前記所定の閾値を最初に越えた時間、前記時系列データが前記所定の閾値を最後に下回った時間、及び前記時系列データが前記所定の閾値を越えていた積算時間であることを特徴とするチャンバの内部状況推定方法。 - 前記所定の閾値が複数設定されることを特徴とする請求項4記載のチャンバの内部状況推定方法。
- 前記整合度は、前記作成された前記特性値の群、及び前記新たなパーティクルの数の時系列データにおける前記特性値の多次元的な距離であることを特徴とする請求項4又は5に記載のチャンバの内部状況推定方法。
- 前記内部状況推定ステップでは、前記整合度に基づいたチャンバの内部状況の推定がMT法を用いて実行されることを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載のチャンバの内部状況推定方法。
- 基板を収容して該基板に所定の処理を施すチャンバであって、複数のパーティクル除去モードからなるパーティクル除去シーケンスが適用されるチャンバの内部状況を推定するチャンバの内部状況推定方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記内部状況推定方法は、
前記チャンバの内部から排出されるパーティクルの数の時系列データから各前記パーティクル除去モードに対応した特性値を抽出し、且つ該抽出された特性値と前記チャンバの内部状況の関係を算出する関係算出ステップと、
前記算出された関係及び新たなパーティクルの数の時系列データにおける前記特性値に基づいて前記チャンバの内部状況を推定する内部状況推定ステップとを有し、
前記チャンバの内部状況は前記基板の表面に付着したパーティクルの数であり、
前記複数のパーティクル除去モードはガス衝撃力を利用するモード、ガス粘性力を利用するモード、静電気力を利用するモードを含み、
前記特性値は、所定の閾値を前記時系列データが越えた回数、前記時系列データが前記所定の閾値を最初に越えた時間、前記時系列データが前記所定の閾値を最後に下回った時間、及び前記時系列データが前記所定の閾値を越えていた積算時間であることを特徴とする記憶媒体。 - 基板を収容して該基板に所定の処理を施すチャンバであって、複数のパーティクル除去モードからなるパーティクル除去シーケンスが適用されるチャンバの内部状況を推定するチャンバの内部状況推定方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記内部状況推定方法は、
前記チャンバの内部から排出されるパーティクルの数の時系列データから各前記パーティクル除去モードに対応した特性値を抽出し、さらに、複数の前記チャンバの内部状況に関して前記チャンバの内部状況毎に予め前記特性値の群を作成する特性値群作成ステップと、
前記作成された前記特性値の群及び新たなパーティクルの数の時系列データにおける前記特性値の整合度に基づいてチャンバの内部状況を推定する内部状況推定ステップとを有し、
前記複数の前記チャンバの内部状況は、正常な状況、突発的に前記パーティクルが発生した状況、及び前記チャンバのメンテナンスが必要な状況であり、
前記複数のパーティクル除去モードはガス衝撃力を利用するモード、ガス粘性力を利用するモード、静電気力を利用するモードを含み、
前記特性値は、所定の閾値を前記時系列データが越えた回数、前記時系列データが前記所定の閾値を最初に越えた時間、前記時系列データが前記所定の閾値を最後に下回った時間、及び前記時系列データが前記所定の閾値を越えていた積算時間であることを特徴とする記憶媒体。
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